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基于分布式电源选址定容的配网降损方法研究
被引量：
23
1
作者
王涛
贺春光
+3 位作者
周兴华
邵华
耿光飞
檀晓林
《可再生能源》
CAS
北大核心
2020年第9期1246-1251,共6页
高渗透率分布式电源(Distributed Generation,DG)接入运行是未来配电网发展的必然趋势。文章将大规模辐射型配电网中DG的位置选取和容量确定作为求解变量,以降低配电网运行线损为优化目标,采用粒子群优化与非支配遗传排序协同进化算法(P...
高渗透率分布式电源(Distributed Generation,DG)接入运行是未来配电网发展的必然趋势。文章将大规模辐射型配电网中DG的位置选取和容量确定作为求解变量,以降低配电网运行线损为优化目标,采用粒子群优化与非支配遗传排序协同进化算法(Particle Swarm Optimization and Non-Dominant Sequencing Genetic Algorithm,CPSO-NSGA)进行模型求解。针对配电网节点规模较大的实际情况,文章通过线损敏感度系数法筛选出适宜DG接入的母线集合,基于CPSO-NSGA从选定的母线集合中推导出DG的最优接入容量。最后,通过在IEEE33节点标准系统中的算例,验证了所提方法的正确性和有效性。
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关键词
分布式电源
配网降
损
电压分布
CPSO-NSGA
线损敏感系数
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职称材料
题名
基于分布式电源选址定容的配网降损方法研究
被引量：
23
1
作者
王涛
贺春光
周兴华
邵华
耿光飞
檀晓林
机构
国网河北省电力有限公司经济技术研究院
北京中恒博瑞数字电力科技有限公司
中国农业大学信息电气工程学院
出处
《可再生能源》
CAS
北大核心
2020年第9期1246-1251,共6页
基金
河北省电力有限公司经济技术研究院项目资助(SGHEJY00GHJS1900049)。
文摘
高渗透率分布式电源(Distributed Generation,DG)接入运行是未来配电网发展的必然趋势。文章将大规模辐射型配电网中DG的位置选取和容量确定作为求解变量,以降低配电网运行线损为优化目标,采用粒子群优化与非支配遗传排序协同进化算法(Particle Swarm Optimization and Non-Dominant Sequencing Genetic Algorithm,CPSO-NSGA)进行模型求解。针对配电网节点规模较大的实际情况,文章通过线损敏感度系数法筛选出适宜DG接入的母线集合,基于CPSO-NSGA从选定的母线集合中推导出DG的最优接入容量。最后,通过在IEEE33节点标准系统中的算例,验证了所提方法的正确性和有效性。
关键词
分布式电源
配网降
损
电压分布
CPSO-NSGA
线损敏感系数
Keywords
distributed generation
loss reduction
voltage profiles
CPSO-NSGA
LSFs
分类号
TM933 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于分布式电源选址定容的配网降损方法研究
王涛
贺春光
周兴华
邵华
耿光飞
檀晓林
《可再生能源》
CAS
北大核心
2020
23
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